XXXX项目是目前在实际工作中正在做的事情，该项目是一个大型系统的内容管理内核，负责最核心的meta data的集中管理，性能有较高的要求，设计初期就要求能够支持cluster。
XXXX项目缓存方案总结

XXXX项目是目前在实际工作中正在做的事情，该项目是一个大型系统的内容管理内核，负责最核心的meta data的集中管理，性能有较高的要求，设计初期就要求能够支持cluster。项目使用Hibernate 3.2，针对开发过程中对于各种缓存的不同看法，撰写了本文。重点在于澄清一些Hibernate的缓存细节，纠正一些错误的缓存用法。

一、Hibernate的二级缓存
如果开启了二级缓存，Hibernate在执行任何一次查询的之后，都会把得到的结果集放到缓存中，缓存结构可以看作是一个hash table，key是数据库记录的id，value是id对应的pojo对象。当用户根据id查询对象的时候（load、iterator方法），会首先在缓存中查找，如果没有找到再发起数据库查询。但是如果使用hql发起查询（find, query方法）则不会利用二级缓存，而是直接从数据库获得数据，但是它会把得到的数据放到二级缓存备用。也就是说，基于hql的查询，对二级缓存是只写不读的。

针对二级缓存的工作原理，采用iterator取代list来提高二级缓存命中率的想法是不可行的。Iterator的工作方式是根据检索条件从数据库中选取所有目标数据的id，然后用这些id一个一个的到二级缓存里面做检索，如果找到就直接加载，找不到就向数据库做查询。因此假如iterator检索100条数据的话，最好情况是100%全部命中，最坏情况是0%命中，执行101条sql把所有数据选出来。而list虽然不利用缓存，但是它只会发起1条sql取得所有数据。在合理利用分页查询的情况下，list整体效率高于iterator。

二级缓存的失效机制由Hibernate控制，当某条数据被修改之后，Hibernate会根据它的id去做缓存失效操作。基于此机制，如果数据表不是被Hibernate独占（比如同时使用jdbc或者ado等），那么二级缓存无法得到有效控制。

由于Hibernate的缓存接口很灵活，cache provider可以方便的切换，因此支持cluster环境不是大问题，通过使用swarmcache、jboss cache等支持分布式的缓存方案，可以实现。但是问题在于:
1、 分布式缓存本身成本偏高（比如使用同步复制模式的jboss cache）
2、 分布式环境通常对事务控制有较高要求，而目前的开源缓存方案对事务缓存（transaction cache）支持得不够好。当jta事务发生会滚，缓存的最后更新结果很难预料。这一点会带来很大的部署成本，甚至得不偿失。

结论：XXXX不应把Hibernate二级缓存作为优化的主要手段，一般情况下建议不要使用。

原因如下：
1、 XXXX的DAO类大部分是从1.0升级过来，由于1.0采用的是Hibernate 2.1，所以在批量删除数据的时候采用了native sql的方式。虽然XXXX2.0已经完全升级到Hibernate 3.2，支持Hibernate原生的批量删改，但是由于Hibernate批量操作的性能不如sql，而且为了兼容1.0的dao类，所以很多地方保留了sql操作。哪些数据表是单纯被Hibernate独占无法统计，而且随着将来业务的发展可能会有很大变数。因此不宜采用二级缓存。
2、 针对系统业务来说，基于id检索的二级缓存命中率极为有限，hql被大量采用，二级缓存对性能的提升很有限。
3、 Hibernate 3.0在做批量修改、批量更新的时候，是不会同步更新二级缓存的，该问题在Hibernate 3.2中是否仍然存在尚不确定。


二、Hibernate的查询缓存

查询缓存的实现机制与二级缓存基本一致，最大的差异在于放入缓存中的key是查询的语句，value是查询之后得到的结果集的id列表。表面看来这样的方案似乎能解决hql利用缓存的问题，但是需要注意的是，构成key的是：hql生成的sql、sql的参数、排序、分页信息等。也就是说如果你的hql有小小的差异，比如第一条hql取1-50条数据，第二条hql取20-60条数据，那么Hibernate会认为这是两个完全不同的key，无法重复利用缓存。因此利用率也不高。

另外一个需要注意的问题是，查询缓存和二级缓存是有关联关系的，他们不是完全独立的两套东西。假如一个查询条件hql_1，第一次被执行的时候，它会从数据库取得数据，然后把查询条件作为key，把返回数据的所有id列表作为value（请注意仅仅是id）放到查询缓存中，同时整个结果集放到class缓存（也就是二级缓存），key是id，value是pojo对象。当你再次执行hql_1，它会从缓存中得到id列表，然后根据这些列表一个一个的到class缓存里面去找pojo对象，如果找不到就向数据库发起查询。也就是说，如果二级缓存配置了超时时间（或者发呆时间），就有可能出现查询缓存命中了，获得了id列表，但是class里面相应的pojo已经因为超时(或发呆)被失效，Hibernate就会根据id清单，一个一个的去向数据库查询，有多少个id，就执行多少个sql。该情况将导致性能下降严重。

查询缓存的失效机制也由Hibernate控制，数据进入缓存时会有一个timestamp，它和数据表的timestamp对应。当Hibernate环境内发生save、update等操作时，会更新被操作数据表的timestamp。用户在获取缓存的时候，一旦命中就会检查它的timestamp是否和数据表的timestamp匹配，如果不，缓存会被失效。因此查询缓存的失效控制是以数据表为粒度的，只要数据表中任何一条记录发生一点修改，整个表相关的所有查询缓存就都无效了。因此查询缓存的命中率可能会很低。

结论：XXXX不应把Hibernate二级缓存作为优化的主要手段，一般情况下建议不要使用。

原因如下：
1、 XXXX的上层业务中检索条件都比较复杂，尤其是涉及多表操作的地方。很少出现重复执行一个排序、分页、参数一致的查询，因此命中率很难提高。
2、 查询缓存必须配合二级缓存一起使用，否则极易出现1+N的情况，否则性能不升反降
3、 使用查询缓存必须在执行查询之前显示调用Query.setCacheable(true)才能激活缓存，这势必会对已有的Hibernate封装类带来问题。



总结
详细分析Hibernate的二级缓存和查询缓存之后，针对XXXX项目的具体情况做出结论，在底层使用通用缓存方案的想法基本上是不可取的。比较好的做法是在高层次中（业务逻辑层面），针对具体的业务逻辑状况手动使用数据缓存，不仅可以完全控制缓存的生命周期，还可以针对业务具体调整缓存方案提交命中率。Cluster中的缓存同步可以完全交给缓存本身的同步机制来完成。比如开源缓存swarmcache采用invalidate的机制，可以根据用户指定的策略，在需要的时候向网络中的其他swarmcache节点发送失效消息，这一机制和XXXX1.0中已经采用的MappingCache的同步方案基本一致。建议采用。